Начало работы

На GitHub представлен public-api-examples-notebook.ipynb с помощью которого возможно оптимизировать процесс разработки, избавившись от рутинных манипуляций с данными/моделями через интерфейс платформы ML Space.

В public-api-examples-notebook.ipynb рассмотрен вариант автоматизации запросов к ML Space с помощью REST API:

  1. Аутентифицироваться.

  2. Начать работать с данными:

    • Выгрузка содержимого бакета.

    • Копирование данных из S3 на NFS.

    • Копирование данных из NFS на S3.

  3. Получить список базовых Docker-образов

  4. Выполнить действия с задачами на кластере:

    • Получение списка задач.

    • Запуск задачи.

    • Выгрузка логов задачи.

  5. Inference-методы:

    • Получение списка сервисов.

    • Получение информации по сервису.

    • Создание образа для инференс-сервиса.

    • Просмотр статуса сборки образа для инференс-сервиса.

    • Просмотр логов сборки образа для инференс-сервиса.

    • Создание деплоя на основе собранного образа.

    • Отправление запроса к созданному сервису.